Vertex AI Experiments wird vom Vertex AI SDK für Python und die Google Cloud Console unterstützt. Vertex AI Experiments erfordert und hängt von Vertex ML Metadata ab.
Einrichten
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.
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Aktivieren Sie die erforderliche API.
- Ein Dienstkonto erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Dienstkonto mit erforderlichen Berechtigungen erstellen.
- Installieren Sie das Vertex AI SDK für Python.
- Prüfen Sie, ob der
default-Metadatenspeicher in Ihrem Projekt vorhanden ist. (erforderlich)- Wenn Sie prüfen möchten, ob Ihr Projekt den
default-Metadatenspeicher hat, rufen Sie in der Google Cloud Console dieMetadata-Seite auf. - Wenn der
default-Metadatenspeicher nicht vorhanden ist, wird er erstellt, wenn- Sie den ersten PipelineJob ausführen,
- Alternativ können Sie Ihren ersten Test im Vertex AI SDK für Python erstellen.
Optional: Informationen zur Konfiguration mit CMEK finden Sie unter Metadatenspeicher Ihres Projekts konfigurieren.
- Wenn Sie prüfen möchten, ob Ihr Projekt den
Unterstützte Standorte
In der Tabelle Featureverfügbarkeit werden die verfügbaren Standorte für Vertex AI Experiments aufgeführt. Wenn Sie Vertex AI-Pipelines oder Vertex AI TensorBoard verwenden, müssen diese sich am selben Standort wie Ihr Vertex AI-Test befinden.
Nächste Schritte
Relevante Notebookanleitungen
- Trainierte und bewertete Modelle vergleichen
- Modelltraining mit vordefiniertem Daten-Vorverarbeitungscode
- Pipelineausführungen vergleichen
- Automatisches Logging